ms-swift Ascend

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ms-swift Ascend 镜像面向华为昇腾 Atlas NPU，提供可直接使用的 ms-swift 运行环境。镜像基于 Ascend CANN 容器镜像构建，包含 Ascend 推理和训练工作流所需的 Python、CANN、PyTorch NPU、vLLM Ascend、Megatron、MindSpeed、mcore-bridge、ms-swift 以及 ModelScope 运行组件。

快速参考

基础镜像：quay.io/ascend/cann:<cann-version>-<hardware>-<os>-py<python-version>
构建模板：docker/Dockerfile.ascend
构建入口：docker/build_image.py --image_type ascend
默认基础镜像：quay.io/ascend/cann:8.5.1-a3-ubuntu22.04-py3.11
默认输出 tag：${DOCKER_REGISTRY}:main-A3-py311-CANN8.5.1-ubuntu22.04-<arch>
Ascend runtime 环境来自 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
如果镜像内存在 NNAL/ATB，则会加载 /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

镜像内容

Ascend Dockerfile 会安装和配置：

组件	版本 / 来源
CANN	继承自选定的 `quay.io/ascend/cann` 基础镜像
Python	继承自基础镜像 tag，例如 `py3.11`
PyTorch	`torch==2.9.0`
torch-npu	`torch_npu==2.9.0.post2`
torchvision / torchaudio	`torchvision==0.24.0`，`torchaudio==2.9.0`
vLLM	从 `vllm-project/vllm` 源码安装，默认分支 `v0.18.0`
vLLM Ascend	从 `vllm-project/vllm-ascend` 源码安装，默认分支 `v0.18.0`
Megatron-LM	源码 checkout，默认分支 `v0.15.3`
MindSpeed	源码 checkout，默认分支 `core_r0.15.3`
mcore-bridge	来自 `modelscope/mcore-bridge` 的源码 checkout
ms-swift	来自 `modelscope/ms-swift` 的源码 checkout，默认分支 `main`
ModelScope	来自 `modelscope/modelscope` 的源码 checkout，默认分支 `master`
triton-ascend	CANN `8.5.*` 安装 `3.2.0`；CANN `9.0.0` 下载并本地安装 `3.2.1` wheel

支持的 Tag 格式

通过 docker/build_image.py --image_type ascend 构建的镜像使用以下 tag 格式：

${DOCKER_REGISTRY}:<swift-branch>-<atlas-hardware>-<python-tag>-<cann-version-tag>-<os-tag>-<arch>

字段	示例	说明
`swift-branch`	`main`	构建镜像时使用的 ms-swift 分支
`atlas-hardware`	`A2`、`A3`、`300I`、`A5`	从 `--soc_version` 推导
`python-tag`	`py311`	从 `--python_version` 推导
`cann-version-tag`	`CANN8.5.1`、`CANN9.0.0`	从 CANN 基础镜像 tag 解析
`os-tag`	`ubuntu22.04`	从 CANN 基础镜像 tag 解析
`arch`	`arm`、`x86`	从宿主机架构或 `--arch` 推导

ARM64 宿主机上的默认示例：

${DOCKER_REGISTRY}:main-A3-py311-CANN8.5.1-ubuntu22.04-arm

A2 / CANN 9.0.0 示例：

${DOCKER_REGISTRY}:main-A2-py311-CANN9.0.0-ubuntu22.04-arm

本地构建

先设置目标镜像仓库。构建脚本会把 docker/Dockerfile.ascend 渲染成根目录 Dockerfile，然后执行构建；Ascend 镜像分支当前不执行 push。

export DOCKER_REGISTRY=registry.example.com/ms-swift/ms-swift

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend

构建 A2 / CANN 9.0.0 镜像：

export DOCKER_REGISTRY=registry.example.com/ms-swift/ms-swift

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --base_image quay.io/ascend/cann:9.0.0-910b-ubuntu22.04-py3.11 \
  --soc_version ascend910b1

需要时可以覆盖 Megatron 或 MindSpeed 源码分支：

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --megatron_branch v0.15.3 \
  --mindspeed_branch core_r0.15.3

如果构建时网络较慢，Linux 宿主机可以在根目录 Dockerfile 生成后使用 host network 构建：

docker build --network host \
  -t ${DOCKER_REGISTRY}:main-A2-py311-CANN9.0.0-ubuntu22.04-arm \
  -f Dockerfile .

运行 Ascend 容器

宿主机需要提前安装兼容的 Ascend driver 和 firmware。容器通过挂载宿主机 NPU 设备和 driver 库使用昇腾硬件。

docker run --rm -it \
  --name ms_swift_ascend \
  --device /dev/davinci0 \
  --device /dev/davinci_manager \
  --device /dev/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64 \
  -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -v /mnt/workspace:/mnt/workspace \
  ${DOCKER_REGISTRY}:main-A2-py311-CANN9.0.0-ubuntu22.04-arm \
  bash

进入容器后可以验证 NPU 和 Python 包：

npu-smi info
python -c "import torch, torch_npu; print(torch.__version__, torch_npu.__version__)"
python -c "import vllm, vllm_ascend; print('vllm ascend ok')"
pip show ms-swift modelscope torch-npu triton-ascend

环境变量

变量	值
`SOC_VERSION`	选定的 Ascend SoC，例如 `ascend910b1` 或 `ascend910_9391`
`CANN_VERSION`	从基础镜像 tag 解析得到
`MEGATRON_LM_PATH`	`/Megatron-LM`
`PYTHONPATH`	包含 `/Megatron-LM`
`VLLM_USE_MODELSCOPE`	`True`
`LMDEPLOY_USE_MODELSCOPE`	`True`
`MODELSCOPE_CACHE`	`/mnt/workspace/.cache/modelscope/hub`

注意事项

CANN、firmware 和 driver 版本必须互相兼容。
这个 Dockerfile 对 CANN 8.5.* 和 CANN 9.0.0 使用不同的 triton-ascend 安装路径。
该镜像面向 Ascend NPU 上的 ms-swift 工作流。依赖安装过程中引入且与 NPU runtime 冲突的 CUDA-only 包会被移除。
生产任务建议使用固定镜像 tag，不要依赖浮动分支名。

License

ms-swift 和 ModelScope 组件遵循各自上游仓库的 license。CANN、MindSpeed、torch-npu、vLLM Ascend 以及其他预装第三方组件遵循各自上游 license。

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